输电线路视频监控智能分析专家系统关键技术设计

随着全球能源互联网理论构想的提出,输电线路和变电站无人值守实时远程监控、远程故障诊断预警变得尤为重要。基于MFC应用程序框架开发,结合图像智能识别处理技术以及多线程、ADO对象数据库访问、网络通信、视频传输、视频编解码技术、国家电网公司接口B标准协议以及XML解析技术,设计了视频监控系统流媒体的通讯传输技术方案和后台故障智能分析识别技术方案。测试结果表明,该系统工作效率高、可移植性好、稳定性强、算法处理速度快,能很好地应用于输电线路视频实时监控,为输电线路智能在线监测提供可靠的数据来源和预警信息。     

基于多特征融合的输电线路山火识别预警系统设计与实现

为了实现对输电线路山火的实时监控和预警,研发了基于多特征融合的输电线路山火识别预警系统。从视频图像序列中提取山火图像的颜色特征、纹理特征及面积特征,采用模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法将3个特征进行多特征融合来检测视频图像中的山火,计算燃烧面积并划分危险等级。采用C/C++语言将山火识别算法封装到输电线路智能视频监控装置的数字信号处理器(digital signal processor,DSP)中,实现后台控制中心对输电线路山火险情的实时监测识别和预警。实际应用测试结果表明,该系统运行效率高、稳定性强,识别精度可达97%以上。     

低压电器电触头高频感应钎焊工艺优化方法

钎焊质量是影响电触头使用性能的关键因素之一。高频感应钎焊在电触头的生产过程中被广泛的使用。针对某型号电触头,采用科学合理的研究方法,得出了一套优异的高频感应钎焊工艺。该方法可以用来制定或优化其他不同电触头产品的高频感应钎焊工艺。     

基于红蓝色差和改进K-means算法的航拍绝缘子分类识别方法

绝缘子作为输电线路中最重要的基础设施之一,对其准确识别是实现输电线路运行状态的自行监测与故障诊断的重要前提。为了能够对无人机航拍巡检中的绝缘子进行准确识别,提出基于红蓝色差和改进K-means算法的航拍绝缘子分类识别方法。首先,结合红蓝色差灰度化和加权灰度化,采用改进K-means算法对灰度图像进行聚类分割;其次,通过形态学滤波弥补分割缺陷;最后,根据绝缘子目标区域的红蓝色差均值,将绝缘子的分类问题简化为一维数据分类问题,从而实现分类识别。实验结果表明,该方法对复杂背景及不同拍摄角度下的绝缘子均能快速进行准确的分类识别,总识别率可达94.4%,为无人机巡检中输电线路绝缘子的分类识别提供了新的思路。     

基于改进色差法的复合绝缘子图像分割技术

针对自然光照条件下复合绝缘子表面存在阴影或暗区域不能准确分割的情况,提出一种基于改进色差法的复合绝缘子图像分割方法。首先,将采集的图像中复合绝缘子所在区域划分为亮、正常、暗三个部分,分别对亮、暗区域进行光照补偿后,重新合成绝缘子图像;其次,对该合成图像进行颜色分量提取和分析,提出一种改进的色差方法获取最优色差灰度图像;最后,采用Otsu自适应阈值算法结合区域标记和几何形状分析进行分割,从而实现输电线路光照不均复合绝缘子目标的准确识别。实验结果表明:该改进方法可以比较完整且准确分割出绝缘子,为后续绝缘子特征提取、故障分析提供了有利参考;将该改进方法分别与传统阈值分割方法、2R-G-B(红色分量Red、绿色分量Green、蓝色分量Blue)色差法进行比较,三者平均分割误差分别为8.18%,36.12%、27.88%,降低了27.94%和19.70%,尤其对弱光、强光下绝缘子分割效率平均提高30%以上。